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朋友丢了三份扫描 PDF,想让我帮忙转成 Markdown 再分析 扫描件还是纸质文档拍的,歪歪扭扭的那种。 我第一反应是用多模态模型直接提取——Gemini、豆包都行。但正好前几天听说混元开源了个 OCR 模型,据说吊打 Gemini 3 Pro,手痒想试试。 结果一搜,刚开源,没 API。 又想起飞桨 PP-OCR,一查官方文档,确实能用,还支持视觉理解。 问题来了:MCP 还没适配,官方只给了 API 文档。 那就把 API 文档做成 Skill 吧。
为什么是 Skill 不是 MCP?MCP 有个问题:提示词太重了,动不动占满上下文。 Skill 不一样。它是分级暴露的机制—— 一开始只告诉模型「我有哪些 Skill」「名字叫啥」「干嘛用的」,占用极小。等模型确认要用了,再展开具体文档和脚本。 这个设计很聪明。上下文空间省出来,干正事的余地就大了。
十分钟,从 API 文档到可用 Skill操作流程其实很简单: 第一步:把官方 API 文档的示例复制下来,存成本地 Markdown 文件。 第二步:我之前装过 Anthropic 官方的 Skill Creator(一个「造 Skill 的 元Skill」),直接在 Claude Code 对话框里说: 帮我用 Skill Creator 把这个 API 文档设计成 OCR Skill,要求能批量识别提取 PDF 里的文本。
第三步(关键):加一句—— 不要直接开始,先问我几个问题,确保需求对齐。
加了这句之后,Claude Code 先调用了 Skill Creator 了解流程,然后开始反问我:输出格式要啥?批量处理的逻辑是?错误怎么处理? 几轮对话,需求完全对齐。 一分钟不到,本地就生成了 Skill 安装包,根目录里自动激活。 关掉窗口,新开一个,让它调用刚刚创建的 paddleocr skill转换 pdf,一发即中。
Skill 的三层价值用完之后我一直在想,Skill 这东西的想象空间比我预想的大。 第一层:任何 API 都能变成 Skill。 以前要调 API,要么写代码,要么等人做 MCP 适配。现在?官方文档复制粘贴,十分钟搞定。下次遇到类似任务,直接调用。 第二层:复杂的系统提示词,打包成 Skill 更香。 我之前做知识卡片,系统提示词巨长——设计风格、代码示例、Few-Shot 全塞里面。现在全部封装成 Skill,调用的时候才加载,平时不占空间。 第三层:工作流本身就是 Skill。 写公众号的流程——调研、出大纲、填充内容——这不就是一个 Skill 吗?把流程固化下来,以后每次写作,模型自己就知道该怎么推进。
未来的产品形态,可能就这么简单一个通用能力极强的底层 Agent 框架(比如 Claude Agent SDK),加上各行业垂直的 Skill 库。 不需要复杂的产品架构,不需要臃肿的功能堆砌。 底座够强,Skill 够多,大部分工作场景就能覆盖了。 那问题来了:以后是不是每个公司都会有个职位叫做——Skill Engineer(技能设计工程师)? #skill#claude#ocr#mcp#AI#coding#编程#技巧 |